mitkä ovat mahdolliset ongelmat painon leikkaamisessa WGANissa

1. Katoavat kaltevuudet: Kun leikkausikkuna on liian suuri, se voi johtaa katoaviin liukuväreihin, mikä voi saada mallin epäonnistumaan konvergoitumaan tai harjoittelemaan hitaasti[1][2][4].

2. Hidas konvergenssi: Kun leikkausikkuna on liian pieni, se voi johtaa hitaaseen konvergenssiin, mikä voi aiheuttaa sen, että mallin harjoitteleminen kestää kauan[1][2][4].

3. Patologiset arvopinnat: Painon leikkaaminen voi johtaa patologisiin arvopintoihin arvostelijalle, mikä voi johtaa optimaaliseen suorituskykyyn[2].

4. Kapasiteetin alikäyttö: k-Lipshitz-rajoitteen toteuttaminen painon leikkaamisen kautta painottaa kriitikon kohti paljon yksinkertaisempia toimintoja, mikä voi johtaa mallin kapasiteetin vajaakäyttöön[2].

5. Epävakaa harjoittelu: Painon leikkaus voi johtaa epävakaaseen harjoitteluun, varsinkin kun malli on syvä tai siinä on paljon kerroksia[1][2][4].

6. Harjoittelun vaikeus: Painon leikkaaminen voi vaikeuttaa mallin harjoittelua, varsinkin kun malli on monimutkainen tai siinä on useita tasoja[1][2][4].

7. Kestävyyden puute: Painon leikkaaminen voi tehdä mallista vähemmän kestävän datajakauman tai mallin arkkitehtuurin muutoksille[1][2][4].

Näitä ongelmia voidaan lieventää käyttämällä vaihtoehtoisia menetelmiä, kuten gradienttirangaistusta, joka on tehokkaampi Lipschitzin rajoitteen täytäntöönpanossa ja WGAN-verkkojen harjoittelun vakauden parantamisessa[1][2][3][4].

Lainaukset:
[1] https://www.cs.toronto.edu/~bonner/courses/2022s/csc2547/papers/adversarial/background/improved-training-of-WGANs,-gulrajani,-nips2017.pdf
[2] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/892c3b1c6dccd52936e27cbd0ff683d6-Paper.pdf
[3] https://ceur-ws.org/Vol-2563/aics_34.pdf
[4] https://blog.paperspace.com/wgans/
[5] https://stackoverflow.com/questions/58723838/if-we-can-clip-gradient-in-wgan-why-bother-with-wgan-gp

Miten gradienttirangaistus verrattuna painon leikkaamiseen harjoituksen vakauden kannalta

Wasserstein GAN:ien (WGAN) kaltevuusrangaistus tarjoaa useita etuja painon leikkaamiseen verrattuna harjoituksen vakauden kannalta:

1. Kapasiteetin alikäyttö: Painon leikkaus voi johtaa kapasiteetin vajaakäyttöön, jolloin kriitikko oppii hyvin yksinkertaisia ​​toimintoja Lipschitz-vakion kovan rajoituksen vuoksi. Gradienttirangaistuksen avulla kriitikko voi toisaalta oppia monimutkaisempia toimintoja samalla, kun hän täyttää Lipschitzin rajoitteen.

2. Räjähtävät ja häviävät gradientit: Painonrajoituksen ja painonpudotusfunktion välinen vuorovaikutus voi johtaa räjähtäviin tai häviäviin kaltevuuksiin, mikä tekee harjoitteluprosessista epävakaa. Gradienttirangaistus ei kärsi tästä ongelmasta.

3. Patologiset arvopinnat: Painon leikkaaminen voi johtaa patologisiin arvopintoihin arvostelijalle, mikä voi johtaa alioptimaaliseen suorituskykyyn. Gradienttirangaistus ei osoita tätä käyttäytymistä.

4. Jätävyys: Gradientin sakko on kestävämpi arkkitehtonisille valinnoille ja hyperparametrien virittämiselle verrattuna painon leikkaamiseen, mikä helpottaa WGAN-verkkojen kouluttamista.

5. Parempi konvergenssi: Gradientin sakko voi johtaa nopeampaan konvergenssiin ja parempaan näytteen laatuun verrattuna painoleikkaukseen, kuten alkuperäisessä WGAN-GP-paperissa näkyy.

Yhteenvetona voidaan todeta, että kaltevuusrangaistus tarjoaa vakaamman ja tehokkaamman tavan panna täytäntöön Lipschitz-rajoitus WGAN-verkoissa, mikä parantaa harjoituksen vakautta, konvergenssia ja näytteen laatua painon leikkaamiseen verrattuna. Gradienttirangaistus käsittelee painon leikkaamiseen liittyviä avainkysymyksiä, mikä tekee siitä suositellun menetelmän WGAN-harjoitteluun.